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俗谈商业智能之商业智能架构

时间：2019-01-22来源：互联网浏览数：701次

当我们今天谈商业智能的时候，其实现企业信息化就是指的商业智能（Business Intelligence，BI）；传统的商业智能主要是基于信息技术架构的一套智能化管理工具，比如：ERP、CRM和SCM，只不过现在增加了EPM和GRC等功能或诉求点；其中：ERP：企业资源计划，CRM：客户关系管理，SCM：供应链管理，EPM：企业绩效管理，GRC：企业风险控制等模块。




早期的商业智能其实就是所谓报表系统，不过这里往往指的是企业级报表，也就是说：企业管理者和决策者可以不借助IT人士就可以得到企业生产经营数据和报表。今天，商业智能可能更加以一种新的面貌呈现数据，成为仪表盘或决策驾驶舱的形态；


当然，我们目前大部分企业的商务智能主要还是在报表体系层面，但随着信息技术的发展，特别是硬件技术的发展和价格的降低，伴随着云计算、内存计算、移动应用等，商务智能越来越重要，近年来商务智能一直占据IT变革的前列！


那么商务智能的基本架构是如何呢？我这里简单描述一下，首先我们看到企业随着信息化导致海量信息存储，这里的信息包括：结构化和非结构化信息，如何把这些信息充分利用呢？


1）数据存储层：这里主要包括结构化信息和非结构化信息，但是如果不能共享和整合这些信息，企业就不能发挥数据决策的作用；


2）数据中间层：企业面临信息孤岛，这时候就面临：数据整合DI和数据仓库DW；这里部分通过ETL工具将不同数据结构和类型的数据进行整合；





3）数据仓库层：一般通过XML将不同结构数据进行整合，这时候就面临一个数据安全性问题、数据质量问题和元数据管理问题MetaData；有了企业级数据仓库DW，我们就可以在此进行增值应用；


4）商务智能层：有了数据仓库DW，就有了干净和整合的数据，当然这些数据来自ETL工具的数据抽取、转换和装载过程，形成面向不同应用的数据集市Data Mart；大部分商务智能主要是CRM、SCM和ERP；


5）数据分析层：主要是OLAP在线分析应用和Data Mining，当然也包括统计分析，数据模型和商业规则等，将这些商业洞察嵌入商业智能；OLAP和数据挖掘是BI的两个主要增值应用！


6）报表分析层：在DW基础上，企业会构建各种企业级报表，如果能够在线OLAP更好，这就是经营分析系统了；当然现在更多的希望是采用地理信息、仪表盘Dashboard和移动报表Web Report等


7）架构应用层：当企业信息整合后，一定面临搜索Search，这里指的是企业级搜索，KM知识管理和CI竞争情报分析；




7）主题应用层：在查询、报表和分析的基础上，面向应用包括：



8）决策支持层： 下面是主要针对电信行业的可能应用


（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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